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库水和降雨直接导致水库滑坡地下水变动,是诱发滑坡的主要因素。已有研究大多是基于监测数据探讨库水与降雨对滑坡变形的影响,未能揭示水库滑坡地下水响应规律,地下水浸润线计算模型没有同时考虑降雨和库水的影响,且模型边界条件与水库滑坡实际情况差别较大。为了揭示大型水库滑坡地下水动态响应规律,需要构建更接近实际情况的地下水位浸润线计算模型。通过三峡水库石榴树包滑坡地下水动态监测,揭示了库水水位变化和降雨条件下滑坡地下水水位动态响应规律,其地下水渗流场近似层流,滑坡前缘和中部的地下水水位与库水位几乎同步,滑坡后部的地下水水位主要受降雨影响,日降雨30 mm会引发地下水水位明显变动。在周期性库水位变化和随机降雨耦合条件下,建立了滑坡地下水非稳定渗流微分方程,解算出水库滑坡地下水位浸润线计算模型,并采用实际监测结果进行了验证。应用计算模型分析了不同工况条件下的滑坡渗流场,并得出滑坡内距前缘水平距离145 m内,库水对地下水有影响;引发地下水变动的降雨和库水位变化阈值分别为0.03,0.1 m/d,且不同的条件组合下降雨和库水位对地下水水位影响存在一定差异。 相似文献
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针对库水位变化条件下滑坡的稳定性定量评价复杂问题,考虑降雨和库水位变化对地下水渗流场变化规律的影响机制,采用饱和-非饱和渗流的基本理论,运用渗流模拟有限元法,对重庆市武隆区羊角滩滑坡在6种不同工况下的库区滑坡的稳定性开展了模拟研究。结果表明: ①降雨工况下,降雨对地下水渗流场都有影响,滑坡中部位置受地下水位影响最大,前后部影响小,降雨条件下,滑坡稳定性随着降雨历时的增加而变小,到达一定阶段后,滑坡已经滑动,滑坡稳定性系数不再变化; ②库水位工况下,主要影响滑坡前缘,地下水位是随库水位变化而迅速变化的,随着库水位的上涨,滑坡稳定性系数呈现先减小后增大的趋势; ③地下水位的骤升对浮托作用影响有限,对压坡作用影响较大,同时降低了渗流力的影响,对滑坡稳定起到了积极作用,地下水位的骤降增大了渗流力,减弱了前缘库水位的压坡作用,滑坡失稳的可能性最大。可为库区该类滑坡的稳定性现状及发展趋势预判提供科学依据。 相似文献
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深入研究顺层缓倾型水库滑坡的变形破坏规律、影响因素以及失稳条件, 以三峡库区向家坪滑坡为典型实例, 基于相似理论建立地质物理模型, 考虑水位升降、降雨(含汛期)等诱发因素, 通过监测滑坡模型的位移、土压力及孔隙水压力的时空演化规律, 掌握滑坡的变形特征和规律。结果表明:库水位上升, 坡体前缘不断被浸没, 致使土体结构松散, 前缘发生滑移式滑塌; 库水位下降, 其位移、土压力和孔隙水压力在坡体中部和后缘均无变化, 但前缘破坏范围扩大, 延伸至中部; 库水位的独立变动仅影响下伏滑床水位, 但当其与后缘的基岩裂隙水耦合作用时, 可改变滑床的承压水头; 汛期降雨较小, 对滑坡稳定性影响不大, 仅土压力和孔隙水压有小幅度的变化, 没有位移变形; 在暴雨作用下, 中部和后缘先后发生变形, 土体应力累积和释放。库水位下降时, 强降雨将改变坡体原始应力状态, 坡体产生微小变形; 在极端条件下向家坪滑坡发生滑动的可能性较大, 库水位的下降、暴雨和后缘水位相互耦合作用导致坡体变形破坏。研究结果可为库区地质灾害防治和减灾提供科学依据。 相似文献
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《地质科技情报》2020,(2)
研究库水位波动和降雨影响下滑坡的位移变形特征并分析其破坏机制,对了解三峡库区滑坡的演化过程具有重要意义。以奉节曾家棚滑坡为例,基于GPS地表监测位移分析了滑坡在不同特征库水位运行阶段的变化规律,结合灰色关联度模型确定了滑坡不同部位的变形在不同阶段的主要控制因素,借助GEO-Studio软件模拟了曾家棚滑坡在历史降雨和库水位波动耦合作用下的稳定性变化,并与定量分析结果进行了交叉检验。结果表明:曾家棚滑坡的运动状态随时间变化,从缓慢蠕变状态进入阶跃变形状态。平面上,中东部坡体与西部坡体相比,运动更加强烈;剖面上,前缘变形早且变形量大。曾家棚滑坡变形失稳过程为初期蓄水启动了曾家棚古滑坡,前缘首先发生变形;降雨作为中后期主控因素,和库水位波动联合作用共同诱发了滑坡多次阶跃变形,使滑坡前中后部形成贯通裂缝;最终由二十年一遇的暴雨诱发滑坡发生整体破坏。 相似文献
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降雨与库水位升降是诱发库岸滑坡的重要因素,降雨与库水位耦合作用下的非稳定地下水渗流场的确定,是分析库岸滑坡稳定性的关键。以三舟溪滑坡为例,通过对地表位移监测数据、降雨及库水位变化数据的分析,确定了降雨和水位升降是导致滑坡稳定性降低的主要因素。利用有限元分析软件GEOSTUDIO对三舟溪滑坡在研究区实际降雨和三峡工程运行库水位条件下的瞬态渗流场进行了数值模拟和边坡稳定性分析,得到了滑坡的最危险水位升降速度和降雨量,进而提出了水位下降比与滑坡稳定性的关系。 相似文献
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三峡库区白家包滑坡变形特征与影响因素分析 总被引：3，自引：0，他引：3
针对三峡库区阶跃型滑坡,以白家包滑坡为例,统计分析滑坡位移、变形速率和裂缝监测数据。显示滑坡在2007年6月之前为蠕动变形初期,受降雨和库水位等外界因素的作用,6月滑坡发生剧烈变形,之后一直保持约75°方向滑动。滑坡体中前部位移速率大于后缘,其变形具有牵引式特点。滑体上裂缝与变形位移具有一致性,位移量越大的区域裂缝越发育。将位移速率与降雨、库水位和地下水进行影响机制分析,建立滑坡变形与外界动态影响因素之间的响应关系。结果表明降雨量和库水位变化是引起滑坡季节性变形的主要因素,其中降雨强度、库水位下降及下降速率是导致滑坡位移速率波动大小的关键因子。 相似文献
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有效利用滑坡监测资料掌握滑坡变形特征及其影响因素的主次关系是开展滑坡变形预测及工程治理的重要前提。因此,以三峡库区某滑坡为研究对象,基于滑坡位移监测、降雨量和库水位变化相关资料,对滑坡变形特征进行分析,研究表明该滑坡的变形与库水位下降及集中降雨具有明显的相关性;在此基础上,以滑坡位移变形速率为系统特征变量,选取当月降雨量、前两月降雨量、月库水位下降量、库水位下降速率为相关因素变量,运用灰色关联分析方法研究了系统特征变量与相关因素变量之间的响应程度,由灰色关联度的分析结果可知,前两月降雨量与当月降雨量、与该滑坡变形速率的响应程度最高,该滑坡变形的最大影响因素为降雨量,其次为库水位下降。鉴于此,建议进一步完善滑坡区排水系统,采取相应的工程防治措施。 相似文献
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白家包滑坡是具有滞后性“阶跃型”变形的滑坡代表,通过定性分析初步认为,库水位下降是白家包滑坡变形的主要影响因素,其影响程度大于降雨。为了进一步明确白家包滑坡变形对库水位波动和降雨的响应程度,本文根据库水位每年波动情况,将其划分为5个阶段,运用皮尔逊相关系数法对白家包滑坡变形与库水位、降雨的相关性进行定量计算,计算结果为各监测点变形与库水位、降雨都在5~6月份综合计算中相关程度最高,且变形与库水位最大相关性系数绝对值为0.75左右,大于变形与降雨的最大相关性系数(0.45左右)。为了充分消除库水位与降雨之间的相互影响,运用皮尔逊相关系数分别计算白家包滑坡变形与库水位、降雨的净相关性系数,最后将得到的净相关性系数与新建GPS自动监测点在2017~2018年的日变形位移和库水位、降雨对比分析,进行相关性验证。结果表明:白家包滑坡的变形对库水位下降的响应程度大于变形对降雨的响应程度,在库水位快速下降阶段响应程度最高,且与新建的GPS自动监测点监测结果吻合度较高。此结果与定性分析结果和皮尔逊相关系数法分析结果一致,该研究可对滑坡变形影响因素的定量分析提供科学的依据。 相似文献
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三峡库区黄土坡滑坡浸润线动态变化规律研究 总被引：4，自引：0，他引：4
以三峡库区黄土坡滑坡为研究对象,结合滑坡体地下水位监测数据,分析库水涨落对滑坡地下水位的影响。建立了黄土坡滑坡渗流模拟的有限元计算模型,并确定了模型合理的水头边界条件。利用Geo-Studio软件的SEEP/W模块,对库水位涨落情况下滑坡暂态渗流场的变化进行模拟,并且分析浸润线的动态变化过程,确定了库水位涨落对滑坡前缘浸润线影响区在滑坡前缘300 m范围内,并对库水位上升和下降两种工况下滑体前缘浸润线位置进行了预测。最后,分析了库水位涨落下库岸滑坡浸润线变化对滑坡稳定性影响,为研究库水位涨落下库岸滑坡浸润线和滑坡稳定性提供了依据。 相似文献
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库水和降雨是三峡库区滑坡失稳的主要触发因素。以库区石榴树包滑坡为例,基于饱和非饱和渗流理论,采用有限元方法和极限平衡方法,对该滑坡在库水位骤降和降雨强度共同作用下的地下水渗流场变化及稳定性进行计算。结果表明,降雨及降雨与库水骤降共同作用对该滑坡稳定均为不利工况。 相似文献
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预测滑坡地下水位的动态演变过程对滑坡稳定性分析具有重要意义, 三峡库区库岸滑坡地下水位时间序列受多种因素影响, 呈现出高度非线性非平稳的特征.为对其进行预测, 提出一种基于相空间重构的小波分析-粒子群优化支持向量机(wavelet analysis-support vector machine, 简称WA-PSVM)模型.该模型引入小波变换法对地下水位序列进行时频分解, 将非平稳的地下水位序列转变为多个不同分辨率尺度下的较平稳的地下水位子序列; 然后重构各子序列的相空间, 再利用PSVM(全称support vector machine)模型对地下水位各子序列进行预测, 最后将各子序列预测值相加得到最终预测结果.以三峡库区三舟溪滑坡前缘STK-1水文孔日平均地下水位序列为例, 首先分析滑坡前缘地下水位变化的影响因素, 再将WA-PSVM模型应用于地下水位预测, 并与单独PSVM模型和小波分析-BP网络模型(wavelet analysis-back propagation, 简称WA-BP)作对比.结果表明: 滑坡前缘地下水位受降雨和库水位影响较大, 利用WA-PSVM模型对STK-1水文孔地下水位进行预测的均方根误差为0.073m、拟合优度为0.966, WA-PSVM模型预测精度高于单独PSVM模型和WA-BP模型.WA-PSVM模型解决了地下水位序列非线性非平稳的问题, 在不考虑影响因素的情况下能获得满意的预测效果, 具有较高的建模效率和较强的实用性. 相似文献
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三峡库区典型堆积层滑坡变形滞后时间效应研究 总被引：1，自引：0，他引：1
堆积层滑坡是三峡水库运行过程中的重要地质灾害,其变形演化往往滞后于库水位的变化,表现出时间滞后效应,给滑坡灾害精准预测和灾害警情准确发布造成极大困扰。采用集对分析法并结合层次分析法,构建了滑坡加权位移向量计算模型,在滑坡加权位移演化与库水位波动相互关系定性分析的基础上,寻找滑坡加权位移与库水位变化速率相关性达到最大时的平移步数,从而计算出滑坡变形滞后于库水位变化的时间。以三峡库区典型堆积层滑坡——树坪滑坡为例,在分析滑坡变形演化规律基础上,分别选取2012年、2013年、2014年汛雨期地表位移与库水位下降速率的监测数据开展滑坡变形滞后时间研究。研究发现:当库水位下降速率小于等于0.43 m·d-1时,树坪滑坡变形滞后时间大于等于5 d;当库水位下降速率在0.43 m·d-1到0.7 m·d-1之间时,树坪滑坡变形滞后时间在2 d到5 d之间;当库水位下降速率大于等于0.7 m·d-1时,树坪滑坡变形滞后时间小于等于2 d;随着库水位下降速率不断增大,树坪滑坡变形滞后时间不断缩短。通过分析滑坡不同空间位置监测点的滞后时间,发现越靠近滑坡体前缘变形滞后时间越短,当库水位下降速率在0.43 m·d-1到0.7 m·d-1之间时,滑坡前缘变形滞后时间在2.4 d到5.4 d之间,滑坡中部的变形滞后时间在3.4 d到5.6 d之间,滑坡前缘和中部的变形滞后时间差在0.2 d到1.4 d之间。研究成果可以为树坪滑坡的监测预警防治工作提供参考,对重大水利工程涉水滑坡监测预警具有一定借鉴意义。 相似文献
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The Kualiangzi landslide was triggered by heavy rainfalls in the “red beds” area of Sichuan Basin in southwestern China. Differing from other bedrock landslides, the movement of the Kualiangzi landslide was controlled by the subvertical cracks and a subhorizontal bedding plane (dip angle < 10°). The ingress of rainwater in the cracks formed a unique groundwater environment in the slope. Field measurement for rainfall, groundwater movement, and slope displacement has been made for the Kualiangzi landslide since 2013. The field monitoring system consists of two rainfall gauges, seven piezometers, five water-level gauges, and two GPS data loggers. The equipments are embedded near a longitudinal section of the landslide, where severe deformation has been observed in the past 3 years. The groundwater responses to four heavy rainfall events were analyzed between June 16 and July 24 in 2013 coincided with the flood season in Sichuan. Results showed that both of the water level and the pore-water pressure increased after each rainfall event with delay in the response time with respect to the precipitation. The maximum time lag reached 35 h occurred in a heavy rainfall event with cumulative precipitation of 127 mm; such lag effect was significantly weakened in the subsequent heavy rainfall events. In each presented rainfall event, longer infiltration period in the bedrock in the upper slope increased the response time of groundwater, compared to that of in the gravels in the lower slope. A translational landslide conceptual model was built for the Kualiangzi landslide, and the time lag was attributed to the gradual formation of the uplift pressure on the slip surface and the softening of soils at the slip surface. Another important observation is the effect on the slope movement which was caused by the water level (H w) in the transverse tension trough developed at the rear edge of the landslide. Significant negative correlation was found for H w and the slope stability factor (F s), in particular for the last two heavy rainfall events, of which the drastic increase of water level caused significant deterioration in the slope stability. The rapid drop (Δ?=?22.5 kPa) of pore-water pressure in the deep bedrock within 1 h and the large increase (Δ?=?87.3 mm) of surficial displacement were both monitored in the same period. In the end, a four-level early warning system is established through utilizing H w and the displacement rate D r as the warning indicators. When the large deformation occurred in flood season, the habitants at the leading edge of the landslide can be evacuated in time. 相似文献
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三峡库区涉水滑坡主要影响因素是水位和降雨量,也是库区滑坡体失稳的主要影响因素和诱发因素。库区每年重复着水位升降不利于滑坡的稳定,而降雨特别是大强度的降雨也诱发产生滑坡。当水位波动遇到降雨,出现工况叠加,滑坡将加剧。因此,有必要对影响滑坡变形的主导因素进行了解分析。2016年6月三峡库区全面展开了自动化监测,使得数据统计方便可靠。本文采用滑坡变形速率、降雨量、库水位变化、最大水位变化速率、淹没程度,运用灰色关联度分析法对涉水滑坡进行了计算分析。水位下降阶段,文中土质滑坡变形受库水位影响最大。水位上升阶段,该土质滑坡上部变形受降雨影响最大,下部受水位影响最大。文中岩质滑坡总是受库水位影响最大。 相似文献
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从实测数据中分析滑坡灾害的成因机理,对于准确识别潜在危险区与及时制定防治措施十分重要。由于现场监测数据的数量庞大、来源多样,常规的数据处理方法难以从海量监测数据中提取出有用的信息,进而对滑坡变形演化趋势作出正确评价和预测。本文基于经典数据挖掘方法中的两步聚类法与关联规则分析,提出了滑坡变形行为的关联分析挖掘技术,并以长江三峡库区新铺滑坡为例,对库水位波动及降雨影响下的特大滑坡位移速率进行了关联分析。结果表明:该滑坡的变形受库水位高程水平、库水位波动速率与降雨强度等因素的多重影响,水位下降、强降雨与滑坡变形密切相关;滑坡不同空间位置处的变形影响因素存在差异,由坡脚至坡顶,库水位波动的影响水平依次降低,降雨强度的影响水平逐渐增强。本文提出的数据挖掘方法可定量分析滑坡变形的控制因素,并通过与实测数据的对比验证了相关规则的可靠性,这对于海量监测数据条件下滑坡灾害的成因分析有重要意义。 相似文献
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库区滑坡失稳每年不同程度影响区内人民生活和生产安全,滑坡位移精准预测对于灾害风险预警及防灾减灾十分重要。常规的位移预测方法未充分考虑降雨、库水位波动等诱发因素对滑坡变形的时滞效应,无法精确识别滞后天数及各因素的影响程度,制约了预测精度的提高。本文以三峡库区新铺滑坡为例,根据2021年度的位移监测与水文气象数据集,利用皮尔逊相关系数法定量描述了山坡尺度上降雨、库水位波动对滑坡变形的时滞效应,结合BP神经网络建立了一种考虑时滞效应的滑坡位移预测模型。分析结果表明:在山坡尺度上,库水位波动对地表变形的时滞效应明显,滞后时间呈现出从近岸向远岸逐渐增加的规律;降雨量对地表变形的时滞效应较弱,在山坡尺度上呈现相关度不高、滞后天数较短的规律;与未考虑时滞因素的模型相比,本研究中的滑坡位移预测模型拟合优度提升了55.77%,均方根误差降低了31.60%,模型预测精度显著提高。研究成果一定程度上揭示了特大型库区滑坡的变形机理,并为同类滑坡的位移精准预测提供了参考依据。 相似文献